Hola, estoy analizando datos de viento para estimar la energía de una turbina eólica.
He tomado 10 años de datos de viento y graficado un histograma;
mi segunda etapa fue ajustar una distribución de Weibull a los datos. Usé
R con el paquete lmompara calcular la forma y escala de Weibul, este es el código que usé:
>library(lmom)
wind.moments<-samlmu(as.numeric(pp$WS))
moments<-pelwei(wind.moments)
x.wei<-rweibull(n=length(pp$WS), shape=moments["delta"], scale=moments["beta"])
hist(as.numeric(pp$WS), freq=FALSE)
lines(density(x.wei), col="red", lwd=4) Parece que hay algún retraso entre los datos y la función de densidad; ¿Me puede ayudar con esto? Otra pregunta es ¿me pueden ayudar a calcular la energía anual de la función de densidad?
gracias
Acerca de la imagen, publíquela en algún alojamiento de imágenes y ponga un enlace: la convertiré en una imagen pegada.
+1, pregunta interesante, es posible que pronto tenga suficiente reputación :)
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mpiktas
a juzgar por el gráfico, el problema no es el retraso. Lo que has trazado es más o menos bondad de ajuste. Por lo tanto, parece que la distribución de Weibull no es adecuada para sus datos. Veo que hay un montón cerca de cero, ¿tiene valores cero en sus datos? En ese caso, deberá modelar valores cero por separado. Entonces, la primera sugerencia sería probar Weibull para valores distintos de cero. También por qué Weibull, ¿hay alguna razón particular, alguna referencia de un trabajo similar tal vez?
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mpiktas
tenga en cuenta que "retraso" es un término utilizado principalmente en el análisis de datos en el tiempo, que se refiere a una cosa que ocurre después de otra. Esto no es un retraso, quizás se llama con mayor precisión un cambio, o tal vez un desplazamiento, pero el cambio es probablemente más común para las distribuciones, cambian y escalan.
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Spacedman
tenga cuidado al usar as.numeric (x) con factores; en realidad desea usar as.numeric (as.character (x)) para asegurarse de obtener el valor numérico correcto para el factor.
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Andy Clifton el
